I prosessen med å bli kunde hos en bedrift går folk gjennom flere ulike stadier.
Et av disse stadiene er å bli en lead, som er det du kaller en person som er interessert i et selskap, men som ennå ikke er klar til å kjøpe der og da. For å forvandle et lead til en kunde må både markedsførings- og salgsteamet engasjere seg i vedkommende.
Men selv leads går gjennom flere stadier før de blir kunder, og vi skal snakke om to av de viktigste stadiene - MQL og SQL, eller markedsføringskvalifiserte leads og salgskvalifiserte leads. Men hva er egentlig MQL og SQL, og hva er forskjellen mellom dem?
In this blog post, we’ll break down the distinction, as well as why both types matter. Keep reading to learn more!
To effectively compare MQLs and SQLs, we first have to establish what each one is.
Hva er MQL?
MQL stands for marketing qualified lead. An MQL is a lead that is ready to be targeted by your marketing campaigns. They’ve expressed a base-level interest in your products, services, or company, but they haven’t engaged too much with you beyond that, nor have they revealed much detailed information about themselves.
Når du identifiserer noen som en MQL, identifiserer du dem som et godt kundeemne som du kan begynne å markedsføre deg mot. Du kan sende dem markedsføringsmateriell, målrette annonsekampanjer mot dem og mye mer.
Hva er SQL-er?
SQL stands for sales qualified lead. A lead becomes an SQL when they show a strong enough interest in your company—and a willingness to buy—that indicates it’s time for your sales team to start engaging with them directly. When a lead transitions from an MQL to an SQL, your marketing team hands them over to the sales team.
SQL-er håndteres vanligvis gjennom direkte konsultasjoner. Så der en MQL kan berettige annonsemålretting eller e-postmarkedsføring, berettiger en SQL direkte oppfølging i form av en telefonsamtale eller et møte.
Ta kontakt med abonnenter direkte fra CRM-systemet
Fang kjøpernes oppmerksomhet i alle faser av salgstrakten med Nutshell Campaigns - en løsning for e-postmarkedsføring som er innebygd i CRM-systemet.
MQL-er vs. SQL-er: Hvordan skille dem fra hverandre
Now that we’ve established that MQLs are ready to be marketed to while SQLs are ready to be sold to, let’s look at how you can tell them apart from one another. This will help you figure out the appropriate time to transition leads from one to the other.
Take a look at these three characteristics to determine whether a lead is MQL or SQL:
1. Lead behavior
En av de mest pålitelige måtene å skille mellom SQLs og MQLs på er å se hvordan de interagerer med merkevaren din på nettet. Hvis potensielle kunder bare så vidt har begynt å samhandle med deg, er de sannsynligvis MQL, mens en kunde som besøker nettstedet ditt jevnlig, kan være klar til å gå videre til SQL-stadiet.
To judge lead behavior, you can look at factors like how often someone visits your website and how long they spend there. If someone’s only been to your site once and only visited a couple of pages there, they’re definitely an MQL. But if they’ve been there 10 times and routinely browsed your service pages, it may be time to consider them an SQL.
Det samme gjelder måten potensielle kunder interagerer med markedsføringen din andre steder på nettet, for eksempel ved å åpne e-poster og kommunisere med deg på sosiale medier.
2. Lead score
For å finne ut hvor i markedsførings- og salgstrakten potensielle kunder befinner seg, kan du tildele dem en poengsum. En lead score er ganske enkelt et tall som viser hvor verdifulle de er for bedriften din.
Lead-poengsummen din kan baseres på ulike ting, inkludert mange av de samme komponentene som inngår i lead-adferd, for eksempel besøk på nettstedet. Uansett hvilke kriterier du bruker, er tanken å identifisere hvilke leads som har kommet lengst i trakten.
En MQL kan ha en anstendig score, men den vil ikke ligge i den øvre delen av skalaen. På den annen side kan du identifisere SQL-er ved å finne leads med ekstremt høye poengsummer. Dette er leads som er så godt som klare til å konvertere.
Husk at poengsummen for potensielle kunder kan og vil endres basert på endringer i brukeratferd - hvis en kunde begynner å engasjere seg mer i deg, vil poengsummen gå opp, mens den vil gå ned hvis de begynner å engasjere seg mindre i deg.
3. Likelihood to buy
Til slutt kan du skille mellom MQL og SQL basert på hvor sannsynlig det er at de blir kunder.
Let’s say you have a lead who’s visited your site 10 times. By itself, that seems promising. And maybe it is promising if those visits have continued to demonstrate an interest in buying from you.
On the other hand, maybe the visits declined in frequency near the end, and after the last visit, the lead unsubscribed from your emails. Not so promising anymore.
Avhengig av hvilken versjon av eksemplet ovenfor som brukes, kan det være mer eller mindre sannsynlig at kundeemnet vil kjøpe. Hvis et kundeemne viser interesse for å kjøpe fra deg, og interessen bare ser ut til å øke over tid, er det stor sannsynlighet for at vedkommende vil kjøpe, noe som betyr at vedkommende sannsynligvis kvalifiserer som en SQL. Hvis ikke, er de sannsynligvis fortsatt en MQL.
Hvorfor MQL-er og SQL-er er viktige
Du lurer kanskje på hvorfor du trenger å holde oversikt over MQL-er og SQL-er. Hvorfor gidder du å kategorisere potensielle kunder?
Svaret er at SQL og MQL hjelper deg med å avgjøre når potensielle kunder er klare til å gå fra markedsføring til salg. Det er et stort skritt i kundereisen, ettersom det markerer overgangen fra innhold midt i trakten, som e-poster og annonser, til en bottom-of-funnel-tilnærming som innebærer personlig kontakt.
Det siste du ønsker er å gjøre denne overgangen på feil tidspunkt. Det vil føre til at du bruker for mye - eller for lite - tid på markedsføringsprosessen, noe som helt sikkert vil føre til at potensielle kunder forsvinner. Hvis du prøver å presse en MQL til å kjøpe med en gang, vil det sannsynligvis ikke ende så bra.
Ved å kategorisere hvert enkelt kundeemne som en MQL eller SQL kan du sikre at du markedsfører deg mot dem på den mest effektive måten. Det vil hjelpe deg med å konvertere flere av dem i det lange løp, slik at du tjener mer penger.
Trenger du flere potensielle kunder?
Invester i profesjonelle markedsføringstjenester fra WebFX og få fart på bedriftens vekst.
Now that you know the difference between MQLs and SQLs, you might want to become better at converting the former into the latter.
While you can’t control how a lead will respond to your efforts, there are a few strategies you can use to turn MQLs into SQLs:
1. Know your audience
Whether you’re in marketing or sales, it’s crucial to understand your audience. When transitioning an MQL to an SQL, you need to be able to read the lead’s level of engagement to determine your next steps.
For example, if someone signs up to receive your email messages, you know you can target them with other marketing efforts. That person has gone beyond cursory interest in your product and has demonstrated that they want to receive more information or promotions.
However, that doesn’t necessarily mean it’s a good time to send them to your sales team. You need to be able to read a lead’s behavior — and understand what actions people typically take before speaking to the sales team at your company — before targeting them with your sales efforts.
2. Track the right data
You’re likely tracking various metrics as you work toward turning MQLs into SQLs — but are you tracking the right ones? Data is helpful when determining when to hand a lead over to sales, but only if it provides the answers you really need.
As mentioned above, a lead’s level of engagement with your company’s social media feeds isn’t by itself a good indicator of how likely they are to buy.
3. Improve your sales process
When you decide that an MQL has become an SQL, the efficiency of your sales process can make or break your success. You need a streamlined process for nurturing leads that breaks down silos and keeps your sales and marketing teams on the same page.
Have your sales and marketing teams agree on what a sales-ready lead looks like for your company. That way your marketing team will know what characteristics should be present before they pass a lead over to your sales reps.
Another great way to improve your sales process is to use a customer relationship management (CRM) platform. CRMs are popular tools that organize a company’s contact information, automate certain sales and marketing tasks, provide a clear picture of your relationships with leads, and make it easy for your entire team to see which steps should be taken next to make more sales.
Whenever you’re dealing with a lead—either MQL or SQL—you want to track them carefully to monitor their progress through the funnel. But that can be hard to do without the right tool. That’s why you need a CRM like Nutshell.
Nutshell kan du automatisk importere og kategorisere potensielle kunder basert på ulike faktorer, inkludert status som MQL eller SQL. Å kunne kategorisere dem på denne måten gjør jobben din mye enklere.
Selvsagt vil du sannsynligvis ikke hoppe i det med en gang uten å se hvordan CRM-systemet vårt fungerer. Derfor tilbyr vi en 14-dagers gratis prøveversjon av Nutshell. Kom i gang i dag!
